RPA与大模型融合的农业病虫害预测系统

农业病虫害导致全球粮食减产10%-20%，传统预测依赖人工巡检或简单气象模型，准确率低且响应慢。

RPA（数据采集与流程自动化）与大模型（如CV+NLP多模态模型）的结合，通过“多源数据整合-图像识别-趋势预测-农事干预”的链路，构建了精准化的病虫害防控体系。

技术原理：从“单一数据”到“多模态感知” 传统方法仅依赖气象数据（如温度、湿度），而RPA+大模型整合以下数据： 图像采集：RPA控制无人机或田间摄像头，定期拍摄作物叶片、果实图像； 病虫害识别：大模型通过CV（计算机视觉）分析图像，识别病害类型（如“小麦锈病”“水稻稻瘟病”）或虫害种类（如“蚜虫”“草地贪夜蛾”）； 环境关联：结合气象数据、土壤传感器数据（如pH值、养分含量），大模型分析病虫害爆发条件（如“高温高湿+氮肥过量易引发稻瘟病”）； 趋势预测：基于历史数据与当前状态，大模型预测未来7-14天病虫害扩散范围与严重程度。

应用场景：大型农场与农业合作社的精准防控 以某万亩小麦种植基地为例，其需监控10万+亩麦田的病虫害风险。

部署RPA+大模型后，系统实现： 早期发现：在病害初期（如“叶片出现1-2个黄斑”）即触发报警，较人工巡检提前5-7天； 精准施药：RPA根据病虫害分布图，控制无人机定向喷洒农药，减少30%用药量； 动态调整：若预测到“未来3天降雨将抑制病害扩散”，系统自动推迟施药时间，降低成本与环境影响。

该基地年减少病虫害损失超2000万元，农药使用量下降40%，符合绿色农业发展趋势。

行业价值：从“被动防治”到“主动预防” 传统农业依赖“发现病害后治疗”，而RPA+大模型使防控具备前瞻性： 成本节约：某水果种植合作社部署后，年节省防治成本150万元，果实商品率提升15%； 产量提升：通过精准防控，某玉米种植区单产增加10%，相当于每年多产5000吨粮食； 风险覆盖：系统可检测传统方法难以识别的隐蔽病害（如“根部腐烂”），通过土壤传感器数据提前预警。

未来趋势：从“单作物”到“全产业链延伸” 当前技术主要应用于田间病虫害预测，下一步将向加工、流通环节延伸。

例如，RPA可抓取冷库温湿度数据，大模型预测农产品腐败风险，并触发预警流程（如“某批次苹果需在2天内出售”）。

某食品企业试点后，货损率降低25%，供应链效率提升15%。